[發明專利]一種基于圖分割的三維稀疏點云重建圖像集分類方法

有效

• 申請號: 202011330769.1
• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112633293B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 齊越;林鵬飛;杜文祥
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學青島研究院
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/26;G06V10/764;G06K9/62;G01C11/04;G01S19/42
• 代理公司: 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241
• 代理人: 袁曉玲

1.一種基于圖分割的三維稀疏點云重建圖像集分類方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)輸入圖像集，提取圖像特征點；

(2)根據圖像GPS信息構建預匹配圖，執行圖像匹配和對極幾何約束過濾，最終構成相機圖；

(3)根據步驟(2)中的相機圖執行圖分割，將含有整個輸入圖像集的相機圖分割成多個子圖；

(4)將分割后獨立的子圖執行圖擴展工作，保證子圖之間的重合度，將子圖擴展的頂點數與子圖現有頂點數的比例作為閾值，子圖不斷迭代執行擴展工作直至滿足擴展閾值；對于所有子圖G_i：其中，G_i表示第i個子圖，G表示含有所有子圖的集合，|V_expansion|表示擴展的相機數，|V_i|表示子圖中頂點數，δ_ratio取值為0.5～07；

(5)保存擴展完畢的子圖，每個子圖都被作為輸入，獨立執行相機姿態估計工作。

2.根據權利要求1所述的分類方法，其特征在于，所述步驟(1)中，輸入三維重建圖像集，將輸入的圖像集分配在各個集群節點上，執行特征點提取工作。

3.根據權利要求1所述的分類方法，其特征在于，所述步驟(2)中，依據步驟(1)中得到的圖像特征點，基于圖像的GPS信息構成預匹配圖結構，然后進行圖像匹配和對極幾何驗證工作，得到魯棒的圖像匹配關系，根據圖像匹配關系構成相機圖。

4.根據權利要求3所述的分類方法，其特征在于，在進行圖像匹配之前，利用GPS信息計算每個相機的空間鄰居，根據圖像數量以及圖像所處位置計算得到每個圖像的距離閾值D_φ，其中，maxD表示每幅圖像相距最遠圖像的距離；minD表示相距最近圖像的距離；N表示輸入圖像個數；δ_l取值為10～20；滿足小于距離閾值D_φ的圖像構成鄰居集，每張圖像只與本身的鄰居集中的圖像進行匹配。

5.根據權利要求1所述的分類方法，其特征在于，所述步驟(3)中，依據步驟(2)得到的相機圖進行圖分割，將含有整個輸入圖像集的相機圖分割成多個子圖，根據集群節點數合理選擇需要將相機圖分割成的子圖數量，按照子圖數量分割相機圖滿足不同子圖之間的割去的邊權重和最小并且同一子圖中邊權重和最大。

6.根據權利要求5所述的分類方法，其特征在于，圖分割的具體實現方法是將兩個子圖之間的連接定義為W(A，B)＝∑_{μ∈A，νeB}w(μ，ν)，定義分割程度λ為：

迭代計算，使得λ值取極小值，即可保證相機圖滿足不同子圖之間的割去的邊權重和最小并且同一子圖中邊的權重和最大；分割后的子圖滿足：

其中，G_c表示分割后的子圖集；G_i，G_j表示子圖；|V_i|，|V_j|表示子圖中頂點數；N_limit代表數量閾值；N_limit取值為1000～2000；不斷迭代上述分割方法，直至滿足分割條件。